Update app.py

app.py

@@ -32,17 +32,17 @@ print(f"Diretório de trabalho alterado para: {os.getcwd()}")
 sys.path.insert(0, os.path.abspath('.'))
 print(f"Diretório atual adicionado ao sys.path para importações.")
 
-# --- ETAPA 3: Instalação de Dependências (NA ORDEM CORRETA) ---
+# --- ETAPA 3: Instalação de Dependências (NA ORDEM CORRETA E COM A FLAG CORRETA) ---
 
 python_executable = sys.executable
 
-# **CORREÇÃO CRÍTICA: Instalar requisitos PRIMEIRO para ter o PyTorch disponível**
+# **PASSO 3.1: Instalar requisitos PRIMEIRO para ter o PyTorch disponível**
 print("Instalando dependências a partir do requirements.txt (isso inclui o PyTorch)...")
 subprocess.run([python_executable, "-m", "pip", "install", "-r", "requirements.txt"], check=True)
 print("✅ Dependências básicas (incluindo PyTorch) instaladas.")
 
 
-# **Compilar dependências otimizadas para a GPU L40S (Ada Lovelace)**
+# **PASSO 3.2: Compilar dependências otimizadas para a GPU**
 print("Instalando flash-attn compilando do zero...")
 subprocess.run([python_executable, "-m", "pip", "install", "--force-reinstall", "--no-cache-dir", "flash-attn"], check=True)
 
@@ -50,16 +50,27 @@ print("Clonando e compilando o Apex do zero (isso pode demorar um pouco)...")
 if not os.path.exists("apex"):
     subprocess.run("git clone https://github.com/NVIDIA/apex", shell=True, check=True)
 
-# Instala o Apex a partir da fonte clonada. Agora o PyTorch já existe e a compilação funcionará.
-# As flags --cpp_ext e --cuda_ext são essenciais para a compilação.
+# **CORREÇÃO FINAL: Adicionar a flag --no-build-isolation**
+# Isso força o build a usar o ambiente atual (onde o torch já foi instalado)
+# em vez de criar um ambiente isolado e vazio.
+print("Compilando e instalando o Apex...")
 subprocess.run(
-    [python_executable, "-m", "pip", "install", "-v", "--disable-pip-version-check", "--no-cache-dir", "--global-option=--cpp_ext", "--global-option=--cuda_ext", "./apex"],
+    [
+        python_executable, "-m", "pip", "install",
+        "--no-build-isolation",  # A FLAG CRÍTICA QUE RESOLVE O PROBLEMA
+        "-v",
+        "--disable-pip-version-check",
+        "--no-cache-dir",
+        "--global-option=--cpp_ext",
+        "--global-option=--cuda_ext",
+        "./apex"
+    ],
     check=True
 )
 print("✅ Configuração do Apex concluída.")
 
 
-# **Download dos modelos e dados de exemplo**
+# **PASSO 3.3: Download dos modelos e dados de exemplo**
 import torch
 from pathlib import Path
 from urllib.parse import urlparse
@@ -67,11 +78,9 @@ from torch.hub import download_url_to_file, get_dir
 
 def load_file_from_url(url, model_dir=None, progress=True, file_name=None):
     if model_dir is None:
-        hub_dir = get_dir()
-        model_dir = os.path.join(hub_dir, 'checkpoints')
+        hub_dir = get_dir(); model_dir = os.path.join(hub_dir, 'checkpoints')
     os.makedirs(model_dir, exist_ok=True)
-    parts = urlparse(url)
-    filename = os.path.basename(parts.path)
+    parts = urlparse(url); filename = os.path.basename(parts.path)
     if file_name is not None: filename = file_name
     cached_file = os.path.abspath(os.path.join(model_dir, filename))
     if not os.path.exists(cached_file):
@@ -90,8 +99,7 @@ ckpt_dir = Path('./ckpts'); ckpt_dir.mkdir(exist_ok=True)
 for key, url in pretrain_model_url.items():
     filename = os.path.basename(url)
     model_dir = './ckpts' if key in ['vae', 'dit'] else '.'
-    target_path = os.path.join(model_dir, filename)
-    if not os.path.exists(target_path):
+    if not os.path.exists(os.path.join(model_dir, filename)):
         load_file_from_url(url=url, model_dir=model_dir, progress=True, file_name=filename)
 
 torch.hub.download_url_to_file('https://huggingface.co/datasets/Iceclear/SeedVR_VideoDemos/resolve/main/seedvr_videos_crf23/aigc1k/23_1_lq.mp4', '01.mp4')